数字化转型推动商业银行零售业务持续发展

2010年以来,智能投顾开始在全球范围内兴起。智能投顾,又被称为机器人投资(Robo-Advisor),它是智能金融与投资顾问相结合而产生的金融创新型投资形式。在业务运作中,智能投顾可以基于客户投资目标和风险偏好,提供相应的投资组合服务,并实现对投资组合的动态跟踪和实时调整。智能投顾的发展使得针对众多长尾用户的智能化、个性化的投资资产配置成为可能。

在商业银行中,智能投顾的应用只是数字化转型过程中的一小步,在整体数字化转型道路上,商业银行还有很多需要探索和建设的方面。本文中,作者提出商业银行数字化转型要打造的五个方面能力、四项关键支撑以及数字化转型后的零售业务模式。

本文转载自银行家杂志,作者王炯,以下是亿欧智库为您带来的精选内容:

当前,经济发展带来的财富效应和金融科技带来的服务成本下降,以及零售类资产成为优质标的等诸多因素的叠加,为商业银行大力发展零售业务提供了前所未有的机遇,但商业银行同时面临着诸多挑战,如同业同质化竞争的加剧、互联网金融的异军突起、监管趋严的经营环境等。在此背景下, 零售业务逐步成为商业银行的战略中心和市场竞争的焦点。 

零售业务重要性日益凸显

个人财富增长带来金融需求的高增长性。随着中国经济的快速腾飞,居民可支配财富不断累积。国家统计局数据显示,2018年全国居民人均可支配收入达到28228元,比上年实际增长6.5%,个人存款、理财、投资以及消费需求旺盛且趋于多元化。以消费需求为例,中产阶级群体的崛起和扩大,催生了汽车、奢侈品、旅游等高端消费需求,而相应的消费金融服务,如汽车按揭、消费贷款、信用卡等业务也在快速发展。2018年,社会消费品零售总额超过38万亿元,增速为6.9%,高于GDP增速,与居民收入增长基本同步;最终消费支出对经济增长的贡献率为76.2%,比上年提高18.6个百分点,消费持续稳居经济增长的第一驱动力。个人财富的快速增加和消费升级为银行推进零售业务提供了良好契机。 

技术进步带来服务扩展的可能性。近年来,大数据、人工智能、移动互联等技术在金融领域深度应用,以及移动终端日益普及,使得渠道、人力等传统银行服务成本持续降低,商业银行的服务范围和内容进一步延伸。一是大量的银行工作人员从繁重的柜面业务和大量的数据统计等工作中解脱出来,从事更为高效、更有创造性的营销服务和技术创新等工作。二是大幅降低长尾市场的边际成本,金融普惠和商业可持续性逐渐找到了发展平衡点,大众客户、小微商户等成为银行获客和经营的主要目标;三是提高了金融服务获得感,广大客户可以随时随地获得服务,客户服务体验得到提升。 

零售资产业务具有低风险性特征。零售信贷具有风险分散、效益稳定的特点,因为相对于公司资产业务,零售资产业务周期性弱,风险权重较小,风险资本消耗低,并且易带动中间业务,这是零售业务被称为银行压舱石的重要因素之一;同时在零售资产业务中,以高流动性资产作抵质押的房贷、车贷类业务占比较高,变现能力较强,随着对个人征信管理的逐步加强,个人信用意识也逐步提升,因此零售资产低风险性的特点和优势越来越明显。 

零售客户的高黏性。客户忠诚度是客户长期形成的对银行品牌、产品和服务的依赖和偏好,是商业银行最宝贵、最可靠、最稳定的资产,培养客户忠诚度可以提高产品竞争力、建立竞争壁垒、打造独特的影响力。对零售业务而言,一旦客户选择某家银行并习惯这家银行的服务之后,就会成为忠实的客户,他会积极向家人、朋友等宣传银行的产品与服务,成为银行潜在的品牌传播者。 

零售业务的品牌价值。对于商业银行而言,卓越品牌意味着长期稳定的利润来源。零售业务中,理财需要投研能力,私行需要服务能力,支付需要联结能力,所以零售业务的发展需要以优质的产品和服务不断提升客户满意度,形成品牌影响力并持续驱动业务发展。零售业务的品牌一旦形成,既能发挥口碑效应,使客户、平台、渠道等都成为银行的宣传者;又能对公司、投行及其他业务起到促进作用,带动商业银行全方位持续发展。 

传统零售业务发展之困

随着竞争格局和成功要素的改变,商业银行零售业务的传统发展逻辑被挑战, 持续发展的压力日益加大。

客户基础备受冲击,规模优势不再。随着科技发展和客户变化,银行固有优势不断被打破,以往依靠牌照、地域壁垒和时间形成的客户基础,逐步消融瓦解。从客户因素来看,主要原因有以下两点:一是 客户行为习惯发生变化 。随着互联网、移动互联网的普及,通过移动终端获取个性化服务成为主流客户的选择,厅堂到访客户量不断下降,客户与银行之间的黏性不可避免地减弱,存量客户流失情况严重,新获客成本上升且难度加大。二是 客户金融自主意识增强 。一方面,客户倾向于自主选择接受服务的渠道和时间,打破时空限制,提高接受金融服务的自由度;另一方面,客户更乐于自主获取金融信息并决策,过去客户习惯于被动接受金融机构的信息推送,相信权威和专家,而现在客户更倾向于主动获取信息,相信自己的判断或朋友推荐,自主决定想要接受的金融服务及投资决策。 

利差日益收窄,盈利模式承压。随着利率市场化的推进,银行间对客利差的差异性加大,利差逐步收窄,导致银行盈利空间越来越小。从普华永道2018年各季度对上市银行业绩分析来看,市场利率下行趋势明显,大多数银行净息差收窄。同时,传统零售银行业务发展,高度依靠网点、人力、规模和基础设施等投入,导致营销成本高企,竞争模式不再有效,零售营收占比整体较低。从上市银行2018年年报来看,除招商银行和平安银行等股份制银行外,大多数银行零售营收占比低于40%,加上中间业务收入占比较低,增收难度大,未来盈利的基础尚不牢固,盈利模式还需要进一步转变和优化。 

互金平台发展迅猛,市场竞争更趋激烈。商业银行产品和服务同质化严重, 产品创新压力加大、步伐加快,同业间竞争日趋白热化。除了同业之间的压力,商业银行零售业务发展的强劲对手还有互联网金融公司。互联网金融受益于技术发展和政策红利,依托超大体量平台,发展迅猛,业务覆盖了支付、理财、微贷、保险等主要零售金融业务。以支付宝为例,易观监测数据显示,2018年第四季度支付宝以23.55%市场占有率保持互联网支付市场头名、以53.78%的市场份额夺得移动支付首位。同时,根据阿里巴巴2018年度财报等公开数据显示,支付宝及其附属公司全球年度活跃用户已突破10亿人,国内用户超7亿人,月活超过6.5亿元。巨大的流量入口,为支付宝拓展零售金融业务提供了传统金融机构难以企及的“核动能”。互联网金融头部平台的马太效应开始显现, 传统金融机构,尤其是地方性金融机构, 无论是获客还是业务拓展,都面临日益加大的压力。 

数字化转型实现零售业务持续增长

面对上述挑战与困惑,商业银行纷纷主动调整自身零售业务的发展策略,其中数字化转型逐渐成为商业银行发展的主要路径选择。数字化转型是指构建收集客户信息、分析客户信息、洞察客户需要、敏捷创新产品、高效运营支持的系统,通过数据驱动实现从新客获取到存客经营提升的内生增长能力。数字化转型使商业银行能够通过数字化的技术手段提供最佳的客户体验,破解客户与银行的信息不通畅和不对称,解决传统模式形成的需求瓶颈, 最大程度地满足客户个性化需求,甚至激发新需求和创造新的商业模式。

数字化转型要打造五个方面的能力 

全方位打造场景金融,提升生态获客能力。商业银行在多年的经营过程中,沉淀了许多天然的竞争优势:品牌信任、客户资源、科技能力、数据沉淀、支付渠道等。但银行如何充分发挥这些自身优势, 以更加开放的形式,来提供更好的场景金融服务,满足客户的金融及非金融需求, 提升获客能力,是商业银行数字化转型要实现的一个目标。在产品同质化严重、价格竞争难以为继的情况下,商业银行要紧紧围绕客户的衣、食、住、行等高频生活场景开展异业联盟等生态圈建设,通过提供“金融+非金融”服务,实现金融业与非金融业的相互赋能,进而帮助银行从场景触达更多客户和获取海量的用户数据, 不断夯实零售业务发展的客户基础。 

深化大数据应用,提升数据驱动的客户经营能力。在全球数字化趋势中,银行能够通过网站、社交媒体、植入第三方平台的APP等方式接触客户,在客户停留时间较长的地方与其互动,以更低的成本、实时或接近实时的方式,收集更准确、更详细的客户数据,包括客户的购买历史、偏好、实时位置、线上浏览行为、情感等,这些客户信息对客户的经营、服务创新至关重要。数据驱动的客户经营能力就是以上述数据为起点,安排各项营销管理工作,形成大数据应用的闭环。大数据应用的闭环需要商业银行从数据获取及数据分析到形成洞见,从洞见到制定策略到策略执行,再到形成新的数据并分析应用结果,进行策略的不断迭代,最终形成策略、执行、反馈迭代的闭环。在此过程中,不管是洞见的形成,还是策略的形成与执行,人都是最重要的因素,因此要调动各方的积极性,通过共同参与,形成集体的智慧,更好地理解数据,理解洞见, 形成策略。 

坚持以客户为中心,提升敏捷的产品创设能力。卓越的客户体验是重中之重,商业银行要想追求卓越的客户体验, 必须要通过数据找准用户的痛点、痒点和爽点,然后集中所有的精力和资源,快速做出足够好的产品,及时响应客户需求, 这就要求商业银行必须从四个方面提升敏捷的产品创设能力:一是打破传统的“竖井式”组织架构,组建端到端的跨职能团队,确保在产品创设过程中实现高效的沟通和协同;二是加大科技资源投入,加强大数据、云平台等基础设施建设,打造弹性、轻灵、云化的微服务架构,提升大数据运用及敏捷开发科技能力;三是做好顶层设计,在业务条线设置CIO(首席信息官)及CRO(首席风险官),在更高的管理层面做好相关资源的统筹协调安排;四是优化运营流程,从传统单纯的交易思维转向客户服务旅程打造,构建全流程的产品服务新模式,确保客户使用体验及时从前端传递到产品更新迭代中。 

健全风控体系,提升大数据风控能力。未来,客户对金融服务便捷和效率的要求会越来越高,国内对金融业的监管态势也会日益趋严,在这样的背景下,商业银行必须要持续加强自身风控体系建设, 特别是要具备大数据风控能力,方能适应市场发展趋势和监管新要求。利用大数据,商业银行可以获取更多维度的客户信息,通过细化的客户标签,进行客户画像,能够全方位、动态化、自动化掌握客户信息,在反欺诈、风险预警、授信审批等方面,大大增强客户风险防控能力,使风险防控变得更加全面、智能、高效。同时,基于大数据平台,商业银行可以建设统一的风险监控平台框架,通过将风险管控和业务流程紧密结合,实现风险管理与客户体验的平衡,使大数据风控优势转化为业务竞争优势。 

优化资源配置,建立战略导向的激励机制。数字化转型将给商业银行零售业务模式带来很大变化,出现渠道、平台、生态圈、场景、科技子公司等新的经营单元,与此相适应,资源配置方式也须发生转变。传统资源配置以机构为主体进行分配,是以业绩结果为导向的粗放核算和资源配置模式。数字化转型后,以获客和客户经营为核心指标,精确核算到场景、渠道、生态圈、业务小组甚至数据用例,建立起线上化的绩效认定和资源核算体系,对各营销单位在业绩创造中的价值贡献及资源消耗进行科学合理评价。同时,资源配置要坚持战略导向,即整体根据战略导向进行资源分配,实施方面则根据业务运作模式,赋予经营实体更多的自由裁量权,有效调动经营单位的积极性。 

数字化转型的四项关键支撑 

坚持组织赋能,实现组织敏捷。数字化转型的目的是更加精准、高效、快速地响应客户需求,而敏捷组织是实现这一目标的关键支撑。敏捷组织具备两个方面的特征:一是高度稳定的平台、完善的架构和流程;二是快速行动和应变的能力。具体而言,敏捷组织包括敏捷小组和敏捷部落。敏捷小组是敏捷组织架构中的最小行动单位,既是稳定、高效、精益的组织, 又可根据市场需求的变动灵活调整。敏捷小组要求团队的每个成员都能在共同的场地办公,通过定期的敏捷会议形式,包括迭代规划会、每日站会、迭代展示会、迭代回顾会等,建立快速沟通协作的工作方式。敏捷部落则是多个敏捷小组的集合, 部落可围绕产品、客群、渠道支持等进行分类。产品部落聚焦端到端的打造最能满足客户痛点的产品;客群部落专注于特定客群的经营;渠道支持部落主要负责渠道搭建,从而确保产品能够快速地投放至客户手中。敏捷组织的建立把传统瀑布式长阶段任务变为短周期的持续迭代优化,打破了传统模式不能及时满足客户需求的困境,为实现数字化转型提供了组织保障。 

优化科技架构,建设双速IT。“双速IT”架构,是实现数字化转型的重要科技架构模式。所谓“双速IT”可以理解为“两种速度”,一种是银行核心业务系统,系统规则具有稳定性和可靠性,以传统瀑布式交付方式为主导,逐级推进升级改造;另一种是指具有市场时效性和敏感性的客户端、渠道等对客系统,可以根据市场需求及时调整,如产品配置、资金定价、业务流程、客户信息等,以敏捷迭代的交付方式为主导。“双速IT”架构是一套兼顾稳定安全与快速市场响应的系统架构,一方面,尽力简化和升级核心系统与后台系统,确保核心系统的稳定性;另一方面,对前台应用如渠道、客户关系管理和分析等,进行快速的架构构建,实现对客户和市场需求的快速甚至实时的响应。建设“双速IT”,必须搭建有别于基础架构的独立灵活的应用系统架构,如建立集开发测试于一体的微服务平台,独立部署、运行,实现微服务内与微服务间的有效拆分应用,最终通过市场反馈不断迭代升级。 

数据驱动营销,构建大数据体系。大数据体系是数字化驱动的最核心要素, 其中数据是“燃料”,数据分析模型是“发动机”,策略是驱动力。构建大数据体系要以数据为起点,建立工程化的数据采集、整理、分析、应用的管理能力,建立从数据洞见、策略执行到策略反馈的闭环管理。具体来讲,要从以下几个方面做起:一是拓展数据来源,商业银行要在满足客户信息保护前提下,通过合作批量获取更多数据。例如,近年来大型商业银行纷纷与百度、阿里、腾讯、京东签署战略合作协议,核心就是实现数据共享。二是形成数据洞见力,建立专业化的数据分析师队伍,通过数据模型和数据分析工具, 把海量数据联系在一起,通过清洗、整合和分析,并运用一定的数学算法,形成数据洞察力,给出完整的客户画像。三是建设强大的数据交互能力,实现前后台实时的数据交互。四是推进数据智能化,发挥数据在智能管理、智能风控、智能客服、智能投顾等方面的支持作用,变经验决策为数据决策。五是建立数据治理体系,对数据的来源、使用进行规范化管理,确保数据质量和数据安全,为数据驱动业务发展提供坚实保障。 

数字化转型后的零售业务模式

构建场景,并作为获客的重要渠道。银行要帮助客户在场景中达成特定目标, 使场景成为其获客渠道。一是加 强平台合作 。在信息和数字科技的驱动下,行业边界日渐模糊,跨界整合力度加强,用户在平台中寻求服务成为主流。对银行来说, 选择客群集聚的平台或机构进行合作,通过平台引流,可以为银行批量获客提供助力。二是 搭建特色场景 。银行通过与衣、食、住、行、娱、医等平台对接,整合平台信息流、资金流、物流,并将金融产品和服务嵌入其中,形成各类特色场景,这种“场景+交易”的服务模式,可以为银行获客提供有力抓手。 

建立数据营销闭环,提升客户经营能力。以活客、留客和提升客户贡献为目标,构建数据驱动的营销体系。一是 设计大数据管理闭环的关键流程 ,包括方案规划、数据准备、数据建模、策略匹配、线索下发和收集反馈等工作,将营销过程管理从功能、数据层面进行整合,为大数据营销提供标准化、服务化的技术支撑。二是 大力推广大数据用例 ,实现数据用例的速赢,并通过在分行的试点实施,不断迭代优化,形成数据应用落地的可行路径。三是强化数据建模师培养,使他们既具备发掘数据的潜能,又能理解业务需求与问题,从而推动数据模型和流程的不断改善,让数据更精准地用于业务营销。 

提升总行能力,建立总行驱动发展的业务模式。改变总行以考核为主的发展驱动模式,总行变成产品制造、客群规划、策略制定、资源配置和过程督导的中心,甚至针对某些产品和客群,总行还是营销中心。在这个过程中,要特别注意以下四点:一是 充分发挥敏捷组织优势 ,总行赋权场景、产品、客群、渠道等业务部落,灵敏适应市场变化,推进产品创设、活动策划、客群管理、渠道建设等工作, 确保在复杂、不确定的环境中实现可持续增长。二是 发挥数据驱动力 ,大力推进数据治理,提高数据质量,挖掘数据价值, 形成更为深入、更富价值的数据洞见,为分支机构提供基于数据分析的营销策略。三是 完善沟通机制 ,推行敏捷工作方式, 通过营销可视化工具、员工APP等沟通工具,将总行发展理念、产品策略和营销线索第一时间传递给一线人员,同时分支行将市场变化和客户需求及时反馈给总行, 建立双向反馈机制,提高数字化工作方式下的沟通效率。四是优化资源配置,最大限度地发挥资源效用,一方面以战略导向配置资源,为战略目标实现提供弹药,夯实长期发展基础,另一方面合理评价经营单位的业绩价值,重视KPI和OKR综合考评结果的运用,奖励价值贡献,多维度地调动全员工作积极性。 

搭建分支行销售体系,实现总分联动。分支行落地总行发展策略,探索和实施属地化的执行方案,推进实施。在营销体系的搭建过程中,分支行要充分参与客群或产品策略的制定过程,使策略能够更好地落地执行。要特别注意的是,网点依旧是重要的服务渠道,要充分发挥网点的作用,因为网点既是交叉营销的入口,也是重要的获客平台,一方面可以依托网点打造异业联盟,使网点成为带有IP性质的线下入口,另一方面,网点还可以对接线上客户的营销线索,为客户提供更加贴心、更有针对性的服务。 

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